异步编程的核心是单线程实现高并发，核心概念有协程、事件循环、非阻塞IO。它的关键逻辑是：任务执行时遇到IO操作（网络请求、文件读写），不原地等待，而是主动挂起，让CPU去执行其他任务，等IO完成后再唤醒继续执行。彻底避免了同步编程中CPU闲置的问题，用极小的资源就能处理海量并发任务。核心是协作式调度，由程序自己控制任务切换，而非操作系统强制切换，这也是它高效的根本原因。
asyncio是Python官方的异步编程框架，核心是事件循环。工作流程很简单：先创建一个事件循环，把所有协程任务注册到循环里；循环启动后，会按顺序调度任务运行；当任务遇到await关键字（异步IO操作），就会自动挂起，事件循环立刻切换执行下一个就绪任务；等之前的IO操作完成，任务会被重新唤醒，继续执行后续代码。整个过程在单线程内完成，没有线程切换的开销，专门针对IO密集型场景，实现超高并发。
协程是用户态的轻量级任务，在单线程内由程序控制切换，切换开销几乎为零，能轻松跑上万协程，不受GIL限制；线程是内核态的执行单元，由操作系统调度，切换开销大，受GIL影响，CPython多线程无法利用多核。协程是协作式切换，线程是抢占式切换。应用场景：协程适合高并发IO密集型（爬虫、web服务、接口请求）；线程适合简单的IO任务，并发量不大、开发更简单的场景，无法处理超大规模并发。
GIL全称全局解释器锁，是CPython解释器的一把互斥锁。它的作用是：同一时刻，只允许一个线程执行Python字节码。这就导致Python多线程无法利用多核CPU实现真正的并行，只能并发。影响很明确：CPU密集型任务用多线程完全没用，效率甚至比单线程还低；IO密集型任务（等待时会释放GIL），多线程可以提升效率。GIL保证了Python底层的线程安全，但牺牲了多核性能，是Python多线程的核心限制。
多线程：轻量级，共享进程内存，创建销毁快、切换开销小，但受GIL限制，不能用多核；多进程：独立内存空间，每个进程有独立GIL，能充分利用多核CPU，但是创建销毁慢、开销大，进程间数据共享很麻烦。选择方式很直接：CPU密集型任务选多进程，比如大数据计算、视频处理；IO密集型小任务选多线程；高并发IO场景优先用协程，而非线程/进程。
Python用内置multiprocessing库实现多进程，用法简单。基础用法：创建Process对象，指定目标函数和参数，调用start()启动进程，join()等待进程执行完毕。批量处理任务用进程池（Pool/ProcessPoolExecutor）更高效，能自动管理进程数量，避免频繁创建销毁进程。因为进程内存独立，数据共享需要用Queue、Pipe、Manager等工具。多进程专门解决GIL限制，是CPU密集型任务的最优解，代码编写和多线程语法几乎一致。
